Resumen

DAVILA, EDUARDO; LOPEZ, LUIS ALBERTO  y  DIAZ, LUIS GUILLERMO. Un modelo estadístico para analizar complejos interdependientes de patógenos vegetales. Rev.Colomb.Estad. [online]. 2012, vol.35, n.spe2, pp.255-270. ISSN 0120-1751.

Se introduce un nuevo enfoque para modelar datos binomiales multivariados con sobredispersión, obtenidos de complejos de patógenos vegetales. Después de revisar los conceptos básicos de los modelos lineales generalizados (GLMs) y las funciones Cópula, se muestra cómo estas últimas pueden usarse para modelar observaciones correlacionadas y datos con sobredispersión. Se ilustra el método usando la incidencia de hongos en hortalizas, analizando el caso por medio de la función cópula Gaussiana con marginales Beta-binomiales. Comparado con los modelos lineales clásicos y generalizados, el modelo construido con la cópula Gaussiana es el que mejor controla la sobredispersión, siendo menos propenso a la subestimación de los errores estándar, la causa más importante de inferencia inapropiada en el análisis estadístico de complejos de patógenos vegetales.

Palabras clave : métodos epidemiológicos; variación extra-binomial; datos multivariados.

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